Science Basics

• Wurzeln im Positivismus und kritischen Rationalismus

• Deduktive Vorgehensweise

• Logik der naturwissenschaftlichen Forschung

• Typisches Verständnis von Wahrheit und Wirklichkeit

• Realität kann objektiv erfasst, gemessen und bewiesen werden

• Realität als Summe von erforschbaren Merkmalen

• Kausalitätsprinzip

• objektiv

• ätiologisch

• deduktiv

• theorieprüfend (hypothesenprüfend)

• nomothetisch (nach Gesetzmäßigkeiten suchend)

• erklärend

• präterminiert (es ist klar vorgegebn, was erforscht wird)

• standardisiert

• große Stichprobe

Hypothese = wissenschaftliche Annahme über eine Zusammenhang zwischen verschiedenen Merkmalen

Nullhypothese = wissenschaftlicher Status quo -> es besteht kein Zusammenhang

Alternativhypothese = Forschunshypose -> Zusammenhang der getestet werden soll im Rahmen der Untersuchung

= Merkmal

• Unabhängige Veriable: diejenige, von der man annimmt, dass sie die abhängige Variable beeinflusst

• Abhängige Variable: die in der Forschung gemessene Reaktion, von der man annimmt, dass sie durch die unabhängige Veriabel verändert wurde

= Einflussfaktoren, die die Studie verfälschen könnten

• Kontrolle: Ausschalten möglicher äußerer Einflüsse auf abhängige Variable

Signifikanzsniveau = Irrtumswahrscheinlichkeit

• wird mit 5% oder 1% festgelegt

• Wir in p-Wert ausgedrückt

• nicht zufällig unterscheiden

• signifikant -> er beruht nicht auf einen Z’ufall

• Keine Aussage über die Größe des Unterschiedes

• Cave: statistische Signifikanz versus klinische Relevanz

= Zufallsverteilung

Zuteilung der Probanden auf Untersuchungsgruppe (Interventionsgruppe) und Kontrollgruppe

• Bias Kontrolle

• Bia Kontrolle

• Minimierung des Placeboeffektes

• Vorenthaltung von Informationen

Maßstäbe, um die Qualität Der Forschung zu bestimmen

• Objektivität -> wie unabhängig die Testergebnisse von Forschenden sind, die die Daten erheben

  • Durchführungs-, Auswertungs- und Interpretationsobjektivität

  • je standardisierter das Verfahren, desto objektiver

• Reliabilität:

  • Zuverlässigkeit, Beständigkeit

  • Gleiche Ergebnisse bei wiederholten zu gleichen Bedingungen

• Validität:

  • Gültigkeit

  • Misst ein ‘I’nstrument tatsächlich, was es messen soll

• Wurzeln im Interpretativismus und Kontruktivismus

• Induktiv

• Wirklichkeit als Ergebnis von Bedeutung und Zusammenhängen

• Wirklichkeit wird konstruiert, oft im Zuge sozialer Interaktionen

• Wirklichkeit als Subjektives und subjektives Erfahrenes

• Keine objektive Wahrheit, Wirklichkeit erschließt sich durch Verstehen

• Phänomene aus Sicht der Betroffenen

• Realität im Kontext betrachtet

• Phänomene ganzheitlich betrachten

• Subjektive Sichtweise des Individuums im Vordergrund

• Verallgemeinerugn der Ergebnisse nicht angestrebt

• Theriebildung

• Offene und semi-strukturierte Datenerhebung

• Auswertung beschreibend

I

• subjektiv

• idiografisch (das Einzigartige beschreibend)

• ganzheitlich

• bezogen auf das Relevanzsystems des Btreoffenen

• theoriebildend

• induktiv

• offen und flexible im Vorgehen

• interpretativ

• überschaubare Stichprobe

Glaubwürdigkeit -> Glaubwürdigkeit der Forschenden, Externe Überprüfung

Folgerichtigkeit -> Übereinstimmung des Untersuchungsgegenstandes mit den Methoden und Ergebnissen

Angemessenheit ->Genauigkeit, mit der die Wirklichkeit der Teilnehmenden wiedergegeben wird

Übertragbarkeit -> Ausmaß, in dem die Daten auf andere Settings oder Gruppen übertragen werde können

Nähe zum Gegenstand ->Vertrautheit der Forscher mit Forschungsgegenstand

Nachvollziehbarkeit -> Alle Schritte des Forschungsprozesses sin dokumentiert und nachvollziehbar

Triangulation -> Kombination verschiedener Datenquellen

mixed Methods Research

-> Kombination von Elementen der qualitativen und quantitativen Forschung innerhalb eines Forshungsprojektes

Kombination kann gleichzeitig oder nacheinander erfolgen

• Nach dem Ziel und Zweck einer Studie

• Nach dem Zeitpunkt und der Häufigkeit der Datenerhebung

• Nach dem Forschunsansatz

• deskriptives Design -> Ziel der Studie ist es, etwas zu beschreiben -> Unterschiede, Gemeinsamkeiten

• Korrelatives Design

  • Zusammenhänge nachzuweisen

• Experimentelles Design

  • Ursache und Wirkung zu erfassen

Beschreibende Studie

-> Phänomen, Ist-Zustand, Trends beschreiben

-> Qualitativ oder quantitativ

• Zusammen einer Beziehung von zwei oder mehr Variablen

• kann lediglich ein Zusammenhangnachgewiesen werden, aber keine Kausalität (Ursächlichkeit)

• Korrelationskoeffizient -> r

• Ausschließlich quantitativ Paradigma

Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge

Zur Überprüfung von Interventionen

Quantitativ

• nach Zeit und Häufigkeit

• Zukunft oder Vergangenheit

Datenerhebung findet nur einmalig statt

Sehr gut für Ist-Zustand

Im Rahmen von deskriptiven Studien

Klassische Studien mit Fragebogenerhebung -> deskriptive quantitative Querschnittsstudien

nur Quantitativ

Datenerhebung findet mind. 2 Zeitpunkten statt

selbe Methoden angewendet

Sonderform der Längssscnittstudie: Interventionsstudie

Dieser BEgriff wird nur für den quantitativen Ansatz verwendet

Rückwärtsgerichtet

• man sucht Variablen in der Vergangenheit, die in der Gegenwart eine Auswirkung zeigen

• Quantitativ

• zb. Fall-Kontroll-Studie

Vorwärtsgerichtet

Quantitativ

Interesse ob eine Variable in der Zukunft Auswirkung zeigt

zb. Kohortenstudie

quantitativ deskriptive Querschnittstudie/Längsschnittstudie

quantitative analytische Querschnittsstudie/Korrelationsstudie

Experimentelle und quasi-experimentelle Designs

• RCT

• Kontrollierte klinische Studie

• Pre-Posttest Design

• Crossover Design

Kohortenstudie

Fall-Kontroll-Studie

• Cross sectional Study

• Darstellung eines Ist-Zustandes -> Verhalten einer Situation

• Datenerhebung zu einerm Zeitpunkt mittel standardisierter Erhebungsmethoden

• Eine Gruppe von Personen wird ausgewählt und alle Merkmale zu einem Zeitpunkt abgefragt

• Daten werden mittels deskriptiver Statistik ausgewertet und dargestellt - Häufigkeit

• Beziehung zwischen Merkmalen eines Individuums zu untersuchen

• Verschiedene Merkmale werden in Beziehung zu einem interessierenden Merkmal gesetzt, zum Beispiel das Geschlecht und das Vorkommen von Herzerkrankungen

• Datenerhebung mittels standardisierter erhebungsmethoden

• Die DAtenerhebung findet anhand standardisierter Erhebungsmethoden zu mind. zwei Zeitpnkten statt

• Man möchte bestimmte Variablen über einen längeren Zeitraum beobachten

• weniger Abhängig von momentanen Befinden

• Vergleich der Ergebnisse möglich -> es lassen sich zeitlich Entwicklungen und Veränderungen feststellen

• um eine Prognose abzugeben und die Inzidenz einer Erkrankung zu ermitteln

• Gruppe von Personen wird gebildet und über einen längeren Zeitraumn hinweg beobachtet, um dann zu untersuchen, ob das interessierende Ergebnis eingegreten ist

Fälle werden identifiziert, die Merkmal schon aufweisen

Individuun, die Merkmal nicht mhaben

-> retrospektiv

Experimentelle Studie, bei der die Teilnehmer per Zufallsauswahl einer Interventionsgruppe und einer Kontrollgruppe zugeordnet werden

gleiche Chancen

Forscher beocbachte Teilnehmer, ob bestimmte intervention nutzen hat oder nicht -> in Kontrollgruppe dürfte es keinen Nutzen haben

identisch mit der RCT

-> nicht randomisiert zu den Untersuchungsruppen zugeordnet werden

-> quasi-experimentelles Design

ethisch leichter vertretbar

Entwicklung einer Theorie -> gegenstandsbezogene theorie

geht über die Beschreibung ovn Phänomenen hinaus

Stichprobenbildung, Datenerhebung und DAtenauswertung folgen einer bestimmten methode

soziale Porzesse und Interaktionen

Datenerhebung bis zu theoretischen Sättigung - bis keine neue Erkenntnisse mehr gewonnen werden können

Ursprung in der Philosophie -> konkrete Erscheinungen, Lehre von menschlichen Sein

Wesen der Dinge aus Perspektive des eiinzelnen Menschen

Erfahrungen und Erlebnisse von Menschen und deren Bedeutung zu verstehen

Ziel der Phänomenologie -> gms Bedeutung individueller Erfahrungen bezüglich eines Phänomens zu erfaorschen, detailgetreu und umfassend ein Phänomen zu beschreiben

Anwendung unterschiedlicher Datenquellen oder Analysestrategien

Anwendung unterschiedlicher Datenquellen oder Analysestrategien

Verknüpfung unterschiedlicher qualitativer methodischer oder methodologischer Anteile

nicht verzerrte Antworten zu erhalten

verknüpfen

Ziel: Verständnis eines Falles oder mehrere Fälle zu gewinnen anhand multipler Datenquellen wie Interviews, Beobachtungen, Dokumente, Gegenstände

Qualitativ

Auwahl des Falls orientiert sich an der Fragestellung

Quantitativ oder qualitativ?

ERforschung ob Programme oder Maßnahmen funktionieren und welche Wirkung si haben

Outcomes Based